两者都是matlab®并且R可用于数据分析和机器学习。他们提供对数学函数，语言，统计数据和用户社区的访问权限。但是Matlab帮助工程师和科学家在机器学习时加速更快，因为Matlab具有不需要深度技能的互动应用以及自动化机器学习工作流程的耗时步骤的工具。
让我们来看看Matlab与R.中更容易执行的一些任务：
- 拟合数据，识别模式，并在不编码的情况下构建机器学习模型
- 在没有机器学习专家的情况下获得优化的型号
为了获得最佳性能，模型需要进行参数优化、特性优化和模型选择的迭代。
Automl自动化从信号，选择模型和优化其超参数的耗时和困难的步骤。
使用MATLAB，您可以在单一步骤中优化模型和相关的超参数，应用贝叶斯优化。
- 缩放已写入大型数据集的代码
MATLAB具有许多内置功能和机器学习算法，用于使用与内存数据相同的语法处理大型数据集。您可以连接到大数据存储系统，包括Hadoop / HDFS，NoSQL数据库和基于云的存储提供商。
虽然可以使用Hadoop和Spark集群对缩放r的包，但使用它们需要学习与相应内存版本不同的新功能。
开箱即用，Matlab比r用于常见技术计算任务，统计和机器学习的R速度，如R基准2.5（也称为Urbanek）中所述，因为Matlab库调用是优化的，并且代码只是in-时间编制。大多数工具箱功能都有内置并行计算支持，利用多个核心甚至GPU进行深度学习。金宝app您还可以使用并行的循环加快执行，缩放为计算群集MATLAB并行服务器或使用像Amazon或Azure这样的公共云提供商可获得的按需计算资源。
- 部署到边缘设备和嵌入式系统
将应用程序部署到嵌入式系统是具有挑战性的，因为以像R这样的高级语言编写的代码通常需要重新实现以在嵌入式硬件上运行。
自动生成C / C ++，HDL，CUDA和其他代码，用于使用MATLAB的实时系统：MATLAB编码器自动将大多数机器学习和统计功能转换为C / C ++代码，以便直接在嵌入式设备和其他专用硬件上部署紧密的内存约束。由GPU编码器产生的代码在专业的NVIDIA硬件上运行，比流行的深度学习框架，如Tensorflow，从而满足实时部署要求，例如用于驾驶辅助和视频处理系统。
嵌入Analytics用于IT，OT和Enterprise Systems - Matlab工具：您可以共享独立的MATLAB应用程序或创建共享库，以集成到Java，Microsoft .NET，Python和Excel应用程序中。与交易的基于云的部署服务不同，部署MATLAB编译器和Matlab编码器是免版税的。
随着使用嵌入式编码器的代码保存的时间，我们能够尝试新功能并在MATLAB中完成额外的迭代，并在早期原型上融入客户反馈。
Marc Blanch，Idneo
- 访问您需要的所有功能和功能
除通用学习算法外，数据分析和机器学习应用需要解决特定于域的挑战的工具，例如在机器人中建模经济数据，信号处理或驱动控制机制。r依赖于社区撰写的科学功能包，只有几个包装的工程挑战存在。
MATLAB工具箱提供对传感器，移动设备和其他硬件的访问，以及用于信号处理，图像处理和计算机视觉，优化，符号计算，控制系统，测试和测量，计算融资和生物学库的库。工具箱旨在彼此合作，并更新在一起，因此您永远不会与不兼容的库版本斗争。MathWorks拥有超过250个全职质量和测试工程师，他们验证了产品质量和准确性，并确保软件在被释放之前通过了广泛的测试套件。
Matlab给了我们能够将以前无法读数的数据转换为可用格式;自动化过滤，光谱分析和转换多卡车和地区的步骤;最终，实时应用机器学习技术，以预测执行维护的理想时间。
Gulshan Singh，Baker Hughes
这就是为什么工程师和科学家选择MATLAB而不是R
工程师和科学家欣赏精心设计，良好的记录，并为其应用提供了彻底的测试工具和功能。这就是为什么MATLAB由数百万工程师和科学家在世界各地的公司使用的原因。
具有强大统计背景的研究人员可能更喜欢R.然而，那些在统计和机器学习的工业和工程应用上工作的人更喜欢Matlab。某些原因包括：
- 能够在交互式应用程序中构建优化的模型，无需编码
- 特征提取，模型选择和超参数优化的困难耗时步骤的自动化 - 不仅用于数字数据，还用于信号和图像应用
- 部署到嵌入式硬件和企业应用程序而不重新编码，免版税
- 使用Simulink集成模型，在整个应用程序开发过程中应用实时测金宝app试和基于模型的设计
如果您在需要使用R与MATLAB使用R的环境中，则可以使用标准格式在MATLAB和R之间交换数据，并且可以从MATLAB调用R函数。
